盈余质量与非效率投资——一个联立方程模型

●东北财经大学会计学院 郭 睿

一、引言

公司金融中，非效率投资及其影响因素一直以来都是学术界关注的焦点。根据Modigliani and Miller(1958)的理论，在无“摩擦”条件下，公司只投资于那些能使价值增加的项目，从而公司的投资只取决于投资机会。但是在现实中，公司的非效率投资却是非常普遍的现象。Stein(2003)总结道，导致公司进行非效率投资的是两种普遍存在的“摩擦”，即信息不对称和代理问题。已有大量文献对此进行了检验，得出的证据支持了这种观点。美国财务会计概念公告第一号(SFAS No.1)中将财务报告的目标定义为“财务报告应当提供有关企业在一个期间内财务业绩的信息”，即财务报告应具有决策有用性。据此Dechow et al.(2010)将盈余质量定义为“高质量的盈余能够提供更多有关公司财务业绩特征的信息，这些信息与决策者的经济决策有关”。

大量文献表明，高质量的财务报告能够提高公司的投资效率(Bushman and Smith,2001;Healy and Palepu,2001;Lambert et al.,2007)，财务报告水平较高的公司投资效率也较高 (Biddle and Hilary,2006)。这是因为财务信息质量较高，从而盈余质量较高，能够降低公司的信息不对称性程度，缓解代理问题，进而提高公司的投资效率。但是，现有文献没有关注到其中的内生性问题，即投资效率的降低可能会引起公司盈余质量的降低。这是因为投资效率低会损害公司价值，而公司价值的减少可能会导致管理层进行盈余操作，从而降低盈余的质量。忽略内生性问题可能导致现有一些文献的结论存在偏误。那么在控制内生性情况下，盈余质量与投资效率的关系如何呢？

本文以2007—2013年我国A股非金融业上市公司为样本，在考虑盈余质量与投资效率互为因果的内生性假定下，运用联立方程模型实证检验了两者的关系。结果表明，联立方程模型的系数估计符号与OLS估计相同，但是系数本身差异较大，前期一些文献的确受到内生性问题的困扰，结论存在偏误。运用联立方程模型，盈余质量提高能够降低非效率投资程度，这与前期文献一致。反过来，本文发现非效率投资程度的提高也会降低盈余的质量。本文的贡献在于拓展了盈余质量与非效率投资关系的研究，在控制两者内生性问题的基础上进行了检验。

本文之后的部分安排如下：第二部分，进行相关文献综述，并提出本文的假设；第三部分，研究设计，包括变量和模型的设定以及样本的筛选；第四部分，进行实证检验，包括变量描述性统计、相关性检验以及模型的回归结果；第五部分，结论与启示。

二、文献综述与假设

（一）非效率投资的原因与结果

1.投资效率的影响因素。根据新古典经济学的理论框架，在市场无“摩擦”假设下，企业的投资决策完全取决于边际Q值 (Abel,1983)。随着企业进行投资，投资边际收益递减，直至投资边际收益与投资边际成本相等时，企业停止投资。企业获得融资，然后投资于净现值(NPV)为正的项目，取得收益，公司价值增加。但是，市场“摩擦”导致企业偏离最优投资水平，即产生了非效率投资。以往的文献发现了两个典型的市场“摩擦”：经理人与资本提供方之间信息不对称导致的逆向选择和道德风险。

经理人为追逐个人利益可能会偏离企业最优投资水平，损害股东的利益(Jensen,1986)。据此，当委托人和代理人的激励不相容时，经理人会投资于净现值为负的项目，这构成了道德风险问题。另外，逆向选择问题也会带来非效率投资。这是因为，如果公司有多余的资源，经理人会倾向于过度投资(Jensen,1986)。资本的提供者在事前会知悉这种情况，并限制资本的供给，这就导致企业投资不足(Lambert et al.,2007)。

综上，公司和资本提供者之间的信息不对称降低了投资效率，代理问题导致公司过度投资或者投资不足。

2.非效率投资的经济后果。现有文献大多讨论的是非效率投资的原因，有关其经济后果的文献则主要关注了非效率投资与公司价值的关系。企业合理的投资意味着公司价值的增加；过度投资则意味着投资于净现值为负的项目，损害企业价值；而投资不足则意味着企业没有抓住投资机会投资于净现值为正的项目，造成资源的浪费，这同样会降低公司价值。例如，詹雷、王瑶瑶 (2013)研究发现过度投资减损了企业价值，过度投资企业的未来经营业绩更低，财务风险更大，在管理层激励水平较低时价值减损更为显著。蒋东生(2011)以五粮液公司为考察对象，证明过度投资对企业价值产生了显著的负面影响。刘红霞、索玲玲(2011)发现会计稳健性能遏制企业过度投资，但也会加剧企业投资不足。当企业过度投资时，会计稳健性减少投资能够增加企业价值；当企业投资不足时，会计稳健性减少投资反而降低了企业价值。这说明过度投资和投资不足都会损害企业价值。辛清泉et al.(2007)也认为投资效率的提升因为增加了企业未来的现金流量，因而可以提升企业的市场价值。

可见，信息不对称的逆向选择和道德风险导致了公司进行非效率投资，从而降低了公司的价值。但是现有文献并没有更进一步讨论公司价值的降低可能导致的盈余管理问题以及盈余质量降低的问题。

（二）盈余质量与非效率投资。以往文献表明，高质量的财务报告（从而高质量的盈余)缓解了信息不对称的程度，减少了逆向选择和道德风险的“摩擦”，这会导致公司投资效率提高 (Bushman and Smith,2001；Verrecchia,2001)。 财务报告信息，特别是盈余信息，在股东对经理人的监督中发挥了至关重要的作用，也为投资者提供了公司特有信息。公司与投资者之间信息不对称的存在，使得投资者推断进行融资的公司是“坏公司”，并且降低对公司的权益估价(Myers and Majluf,1984)。高质量的财务报告能够缓解这一问题。Chang et al.(2009)证明，财务报告质量高的公司融资时具有更大的灵活性。高质量财务报告能够降低信息不对称程度，从而降低外部融资成本，并且减少由于错误定价而导致公司过度融资的可能性。也就是说，高质量财务报告降低了逆向选择的成本。另外，高质量财务报告提高了股东对经理人投资活动的监督能力，减少了与之相关的道德风险问题。可以看出，高质量财务报告，从而高质量的盈余，能够缓解公司信息不对称的逆向选择和道德风险问题，提高投资效率；而低质量财务报告，从而低质量盈余，则会降低公司的投资效率。据此，本文提出如下假设。

假设1：盈余质量与投资效率正相关。盈余质量的提高能够提高投资的效率。

美国会计学家斯科特(William.R.Scott)将盈余管理定义为在GAAP允许的范围内，通过对会计政策的选择使经营者自身利益或企业市场价值达到最大化的行为。经理人会因为契约动机进行盈余管理活动，包括股东和经理人之间的薪酬契约以及企业和债权人之间的债务契约。会计信息被大量应用于契约的订立。早期的薪酬契约中，会计盈余是评价经理人努力程度的重要指标，与经理人薪酬直接挂钩。有效的契约应当能够激励经理人努力实现企业价值最大化，因此，基于会计盈余以及管理人员对企业价值的影响的薪酬契约比基于单一盈余指标的契约更加有效。在这种薪酬设计下，会计盈余和企业价值与管理人员的薪酬直接挂钩。在股东与经理人信息不对称的条件下，管理人员会出于自身利益进行盈余管理，高估盈余和企业价值，而不是出于股东利益真正实现企业价值最大化。在债务契约中，债权人可能会加入限制性条款，例如股利发放的限制、营运资本的保持、兼并活动的限制、资产处置的限制以及增加债务的限制(Watts and Zimmerman,2006)。尽管公司价值没有直接作为债务契约的一部分出现，但它无疑构成了满足诸多限制性条件的基础。因此，当企业价值下降时，管理者可能出于契约的目的进行盈余操纵，从而导致盈余质量和财务报告质量降低。

投资的效率低下会损害公司价值，而公司价值的降低则会致使管理者进行盈余操纵，盈余质量降低。依此逻辑，投资效率降低也引起了盈余质量的降低。现有文献在研究盈余质量对投资效率的影响时，忽略了投资效率对盈余质量可能存在的反向影响，故得出的结论很可能受到内生性的影响而存在一定程度的扭曲。据此本文提出假设2。为了控制内生性对系数估计的影响，本文采用联立方程模型来检验假设。

假设2：投资效率与盈余质量正相关。投资效率降低，盈余质量也会降低。

三、研究设计

（一）变量设计

1.非效率投资。对于非效率投资的度量，本文借鉴Richardson(2006)的方法，首先利用模型估计公司正常投资水平，然后以实际投资水平偏离正常投资水平的程度来衡量企业投资效率。采用杜兴强et al.(2011)的模型：

其中，Inv是公司购建固定资产、无形资产和其他长期资产的现金支出，用（购建固定资产、无形资产及其他长期资产的现金支出）/总资产表示；Growth是公司的成长性，用上期营业收入增长率表示；Lev是公司上期资产负债率；CFO表示上期经营活动现金流量，用经营活动现金流/总资产表示；Size是上期公司规模，用总资产自然对数表示；Concern是股权集中度指标，用第一大股东持股比例表示。

2.盈余质量。本文采用修正的Jones模型来衡量盈余质量(Dechow et al.,1995)。估计的模型如下：

其中，TA是公司总的应计盈余；A是公司总资产；△REV营业收入的变化额；△REC是应收账款变化额，代表了赊销业务的变化；PPE是公司当期期末的厂房、设备等固定资产的价值。用OSL方法估计模型（2），得到系数的估计值，再带回模型估计正常应计NDA。那么操纵性应计则由DA=TANDA给出，DA即操纵性应计或非正常应计，代表了会计政策选择或盈余管理带来的扭曲(Dechow et al.,2010)。DA的盈余质量较差，如果公司DA较大，则盈余质量较差。

3.控制变量

（1）盈余质量影响因素。许多文献表明，盈余质量与公司的特征相关，这些特征包括公司的业绩水平、债务水平、成长性、公司规模、公司治理水平、所有权结构与性质、审计师质量(Dechow et al.,2010)。具体来说，公司业绩较差时管理者更有动机进行盈余操纵(Doyle et al.,2007)，故本文控制公司业绩；较高的负债率意味着公司可能接近或超过债务限制，此时管理人员更可能操纵财务报表来避免违约(Watts and Zimmerman,2006)，这会降低盈余的质量；公司的成长性与盈余的质量负相关，例如Penman and Zhang(2002)就发现高成长性的公司盈余的持续性较差；大规模的公司为避免政治关注会调低盈余(Jensen,1986;Watts and Zimmerman,2006)，而小规模的公司则可能内部控制较差会调高已报告的盈余(Doyle et al.,2007)；公司治理水平越高，盈余管理程度越低，内部控制能够显著降低盈余管理程度(Doyle et al.,2007)；终极控制人为非国有身份时，上市公司盈余管理程度更大，终极控制人在上市公司的现金流权与控制权的分离程度越大，盈余管理幅度越大(高燕,2008)；审计师质量越高，盈余质量也越高，例如Kim et al.(2003)发现，前X大审计师的客户非正常应计更低，盈余质量更高。

（2）投资效率影响因素。在投资效率影响因素的选择上，本文参考杜兴强 et al.(2011)的研究，选取的控制变量包括：股权性质、股权集中度、投资机会、公司治理水平、内部现金流、负债水平、公司规模。其中，将股权性质设为虚拟变量，国有取1，非国有取0；股权集中度用第一大股东持股比例表示；投资机会用tobin’s Q表示；公司治理水平越高，投资效率也越高，故将公司治理水平设为虚拟变量，治理水平高取1，否则取0；内部现金流用自由现金流表示，FCF=（净利润+折旧摊销）/年初总资产(Chen et al.,2011;Jensen,1986)；负债的监督机制能够抑制过度投资，故本文加入资产负债率指标控制；公司规模采用总资产自然对数表示。

（二）模型设定。由于盈余质量与非效率投资之间可能存在互为因果的内生性关系，故本文构建联立方程模型来检验假设：

其中，Ineffi表示非效率投资程度，度量了公司的投资效率。Ineffi由模型（1）估计得出，为正表示过度投资，为负表示投资不足。DA是盈余质量的代理变量，由模型（2）估计得出，DA越大表示盈余的质量越低。Q代表投资机会，即上一期的托宾Q值。FCF表示上一期自由现金流量，Lev表示上一期负债资产率。Size是公司规模，用总资产自然对数代表。Concern是股权集中度，用第一大股东持股比例代表。State是股权性质虚拟变量，国有股取1，非国有取0。CG表示公司治理水平，本文假设如果公司董事会机构完整，则治理水平较高，也就是说，如果董事会下设四大委员会齐全，则表示治理水平较高，否则治理水平较低，据此生成CG虚拟变量①。Growth是成长性，用营业收入增长率表示。Perform是业绩水平虚拟变量，净利润为正时取1，否则取0。Auditor是审计师质量的虚拟变量，以中国注册会计师协会发布的2014年会计师事务所排名为准，前10名取1，表示审计师质量较好，否则取0②。YEAR和INDU分别是年度和行业虚拟变量。模型中的内生变量是Ineffi和DA，出现的其他变量及其滞后项都作为外生变量。

在模型的估计上，本文首先采用普通最小二乘（OLS）分别对两个方程进行回归。然后采用联立方程模型，分别用两阶段最小二乘（2SLS）、三阶段最小二乘（3SLS）进行回归检验。

（三）样本筛选与数据处理。本文按照以下步骤筛选样本：（1）剔除金融业上市公司。金融业上市公司的资产负债状况、经营性质以及执行的会计准则与普通上市公司有较大差别，故本文按照惯例予以剔除。（2）只保留A股上市公司。B股和H股公司交易存在特殊性，故本文予以剔除。（3）剔除注册会计师审计意见类型为 “保留意见”、“保留意见加事项段”、“无法表示意见”、“否定意见”的观察值，这些审计意见类型意味着财务报告质量较差，财务信息可信度不高，故在研究中剔除。（4）剔除数据存在缺漏的样本观测值。此外，还对参与回归的指标进行了1%水平上的缩尾处理，以避免离群值对回归结果造成影响。本文数据来源于国泰安数据库。

四、实证检验

（一）描述性统计。本文变量的描述性统计由表1给出。经过筛选后，得到8012个观察值。投资效率变量平均值-0.0002，标准差 0.0381，最小值-0.0831，最大值 0.1440。 Ineffi变量分布比较平均，不存在极端值。盈余质量变量DA平均值为-0.0012，标准差0.0534，最小值与最大值分别为-0.2080和0.1670，其分布也较合理，不存在极端值。自由现金流量平均值0.0797，标准差0.0794,由于采取净利润加回折旧作为分子，故最小值-0.1290，最大值0.4840。股权集中度指标平均值0.357，标准差 0.152，最小值0.0899，最大值0.750。 公司规模指标平均值21.82，标准差1.219，最小值19.08，最大值25.10，分布较为集中。资产负债率平均值0.48，标准差0.22，最小值0.0496，最大值 1.000。成长性指标均值 0.0768，标准差0.3170，最小值-1.6080，最大值0.8480，存在较大变异。托宾Q值平均值1.949，标准差1.314，最小值0.620，最大值8.406。可见，各主要变量均处于合理范围内，不存在极端值和异常值。

表1 主要变量描述性统计

（二）相关性分析。表2列示了主要变量之间的相关性检验③。本文关注的两个变量Ineffi和DA之间的相关系数为0.05，两者显著正相关。控制变量方面，Ineffi和FCF、Size、Lev、Growth显著正相关，与Q显著负相关，相关系数分别为0.09、0.04、0.02、0.06、-0.03。 值得注意的是 Ineffi与 Concern不相关，说明股权集中度与非效率投资之间没有显著关系，这似乎与前期文献相违背。可能的原因是本文Ineffi回归的变量是在除以总资产后得出的，过度投资或投资不足指标在除以庞大的总资产后，变异性减少，掩盖了一些信息。DA与FCF、Concern、Size、Growth、Q 显著正相关， 相关系数分别为0.81、0.08、0.05、0.26、0.17，DA 与 Lev 显著负相关， 相关系数为-0.33。

表2 变量相关性检验

（三）回归结果。联立方程模型（3）的回归结果由表3列示④。Panel A报告的是Ineffi方程的回归结果。OLS回归与联立方程模型的系数估计虽然符号一致，但系数数值和t值有较大差异，说明以往很多研究确实受到了内生性问题的困扰，系数估计存在偏误。DA的系数显著为正，说明Ineffi与DA正相关，随着DA增加，Ineffi也增加。也就是说，随着盈余质量的降低，公司的投资效率也会降低，反之亦然。这与假设1的预期一致，假设1得到验证。控制变量上，前一期托宾Q值系数为负，投资机会多的企业投资效率较高，但只在3SLS中显著。前一期自由现金流量系数显著为正，自由现金流增加降低企业投资效率。前一期资产负债率系数显著为正，说明负债的降低能够约束企业投资的行为，提高企业投资效率。企业规模与非效率投资负相关，规模的提高也能提高投资效率，但是系数并不显著。在3SLS估计下，股权集中度和股权性质与投资效率的关系不显著，但在OLS和2SLS估计下，股权集中度系数在10%水平上显著（t值分别为-2.19和-2.22），说明在一定范围内，股权集中度的提高会提升投资效率，两者的关系可能是“U”型的。公司治理好能够提高投资效率，但并不显著，这可能是因为本文公司治理变量选择相对比较粗糙的原因。如果用指标体系详细评价公司治理水平的话，则能够得到显著的系数。Panel B列示了DA方程的回归结果。与联立方程模型相比，系数的符号相同，但是系数估计值和t值有较大差异，使用OLS的估计可信度较差。Ineffi系数显著为正，DA与Ineffi也显著正相关，随着Ineffi的增大，DA也在增大，即随着投资效率的降低，盈余质量下降。两者之间确实存在着内生性关系，假设2也得到了验证。控制变量方面，资产负债率系数显著为负，说明随着负债水平增加，盈余质量提高，负债的监督作用初步显现。公司规模系数显著为正，规模大的公司盈余质量较低。成长性的系数也显著为正，高成长性的公司盈余质量也较差。国家持股、审计师质量提高以及公司治理水平的提高能提高盈余的质量，但是系数都不显著。公司的业绩与盈余质量显著相关，相比业绩差的公司，业绩好的公司盈余质量较高，这与预期一致。

表3 联立方程模型估计结果

五、结论与启示

本文使用2007～2013年我国A股非金融类上市公司为样本，实证检验了盈余质量与非效率投资之间的关系。前期文献在研究盈余质量对投资效率影响时往往忽略了投资效率对盈余质量的反向影响，即忽略了两者的内生性关系。故本文使用联立方程模型估计方程系数。结果表明，尽管联立方程模型的系数符号与OLS估计相同，但是系数估计值有较大差异。运用联立方程模型，在考虑两者内生性的基础上，盈余质量的提高确实能够抑制非效率投资，提高投资效率，这与前期文献结论相同。同时，本文也发现投资效率降低能够降低盈余的质量。本文的贡献在于，拓展了盈余质量对非效率投资影响的相关研究，控制了两者之间的内生性关系。非效率投资对盈余质量反向作用的机理和影响因素等问题值得进一步探究。

注释：

①董事会下设的四大专门委员会包括：审计委员会、提名委员会、绩效薪酬委员会和战略委员会。

②2014年百强事务所前10名包括：普华永道中天、德勤华永、瑞华、立信、安永华明、毕马威华振、天健、大华、信永中和以及大信会计师事务所。

③表中的数字是皮尔逊相关系数，***表示1%水平上显著，**表示5%水平上显著，*表示10%水平上显著。

④限于篇幅，本文没有报告模型（1）和（2）的回归结果，也没有报告模型中包含的年度与行业虚拟变量的系数，但年度与行业效应已经控制。第2列汇报分别对两个方程用OLS回归的结果，第3～5列分别汇报联立方程模型用两阶段最小二乘、三阶段最小二乘的回归结果。由于回归中滞后项的加入，使得在估计模型时样本量与描述性统计中的样本量不同。括号中报告的是t值，***表示1%水平上显著，**表示5%水平上显著，*表示10%水平上显著。由于采用3SLS，R2为负也属正常。

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